ROC曲线的计算

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1.ROC曲线简介在评价分类模型时,会用到ROC(receiver operating characteristic)曲线.ROC曲线可用来评价二元分类器( binary classifier)的优劣,如下图: 假设我们的样本分为正(positive).负(negative)两类, x轴false positive rate(FPR)表示:将负样本错误预测为正样本的比例.计算公式:负样本预测为正样本的数量除以负样本的总数. y轴true positive rate(TPR)表示:预测正确的…

scikit-learn机器学习(二)逻辑回归进行二分类(垃圾邮件分类),二分类性能指标，画ROC曲线，计算acc,recall,presicion,f1

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as…

PR曲线 ROC曲线的计算及绘制

在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类.画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断变化的.首先,threshold 特别大,这样木有一个是正类,我们计算出查全率与查准率: 然后 threshold 减小, 只有一个正类,我们计算出查全率与查准率:然后 threshold再减小,有2个正类,…

【数据挖掘】朴素贝叶斯算法计算ROC曲线的面积

题记: 近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行…

混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表…

评价指标的局限性、ROC曲线、余弦距离、A/B测试、模型评估的方法、超参数调优、过拟合与欠拟合

1.评价指标的局限性问题1 准确性的局限性准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告…

机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(…